【摘 要】
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本文主要讨论了随机模拟方法在非线性贝叶斯动态模型中的应用。对非线性贝叶斯动态模型的两种主要形式(一)一般模型(二)含参数模型分别提出了几种针对性地模拟方法。例如，对于
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本文主要讨论了随机模拟方法在非线性贝叶斯动态模型中的应用。对非线性贝叶斯动态模型的两种主要形式(一)一般模型(二)含参数模型分别提出了几种针对性地模拟方法。例如，对于如下一般模型： 分别应用序列重要抽样的方法和MCMC方法中的Gibbs抽样算法对上述模型作预测，并且对于重要函数的选取和抽样的可行性提出了几个结论。 对于如下含参数模型 综合利用M.West的核密度光滑理论和序列imputation算法，使模型预测的问题得到了解决。并且在讨论抽样过程中模型参数的信息损失问题时，发现了M.West和Gonden et al方法之间内在的联系。 另外，针对MCMC算法中的Metropolis算法。也在一定程度上探讨了其用于非线性贝叶斯动态模型的可能性。
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